GRNNニューラルネットワーククラス - MetaTrader 5のためのライブラリ

CNetGRNNクラスは一般回帰ネットワーク（General Regression Neural Network - GRNN）を実現します。

ネットワークの作成はクラスパラメトリックコンストラクタであると宣言されます。

CNetGRNN *net=new CNetGRNN(入力ベクトルサイズ, 出力ベクトルサイズ);

学習ネットワークは、Learnメソッド (学習パターンの数、入力データ配列、出力データ配列、学習サイクル数、最大学習誤差).を呼び出すことによって提供されます。

入力と出力の学習データは、ベクターによる1次元配列のベクター中に位置しています。学習の工程は学習エポックまたは許容誤差の数のいずれかによって制限されています。

Learnメソッドは以下の値を返します。

• 0 - ネットワークの学習が完了し、学習結果がクラス変数を介して確認することができます: mse – 学習誤差 epoch – 熟達した学習サイクルの数
• -4 - 不充分なメモリ 

Calculateメソッド（入力ベクトル配列、ネットワーク応答配列）は、応答ネットワークを取得するために使用されます。

Save (FILE_WRITEとFILE_BINフラグで開いているファイルハンドル) と Load (FILE_READとFILE_BINフラグで開いているファイルハンドル) メソッドはそれぞれファイルへのネットワークの保存とファイルからのネットワークの読み込みのためのものです。ネットワークトポロジ、学習誤差、配列の重みはファイルに保存されます。読み込まれたネットワークトポロジのパラメータが確立されたネットワークトポロジのパラメータと異なる場合は、ネットワークがロードされず、Loadメソッドはfalseを返します。

クラスの使い方は添付された例に示されています。Test_RBFN_XOR - 「XOR」ネットワーク機能の学習、Test_RBFN_MUL_ADD - 乗算と整数の加算のネットワーク学習。